嵌入通过将文本转换为密集的数值向量来改进情感分析，这些向量捕获语义关系和上下文含义。 与传统的词袋方法（将词语视为孤立的标记）不同，嵌入根据词语在大型文本语料库中的使用情况来表示词语。 例如，像 Word2Vec 或 GloVe 这样的词嵌入将词语映射到向量，使得同义词（例如，“happy”和“joyful”）或相关概念（例如，“film”和“movie”）在向量空间中更接近。 这使得模型能够识别“the movie was thrilling”和“the film was exciting”表达了相似的情感，即使确切的词语不同。 通过保留语义上下文，嵌入帮助模型更好地泛化到未见过的短语，并减少对僵化的关键字匹配的依赖。
另一个关键优势是嵌入可以更有效地处理诸如否定、讽刺和领域特定语言等细微之处。 例如，像“not bad”这样的短语与“bad”相比具有不同的情感，但传统方法可能难以检测到否定。 嵌入通过分析整个短语的结构来解决这个问题。 像 BERT 这样的上下文嵌入通过基于周围的词语生成动态表示来更进一步。 在句子“The service was slow, but the food made up for it”中，BERT 的嵌入将通过权衡“slow”和“made up for it”的位置和关系来区分消极的“slow”和积极的“made up for it”。 这使得模型能够为每个片段分配准确的情感分数并正确地聚合它们，这对于分析复杂的句子至关重要。
最后，嵌入通过减少特征工程来简化训练情感模型的过程。 开发者可以使用预训练的嵌入作为分类器（如 LSTM 或 transformers）的输入，而不是手动创建诸如 n-grams 或情感词典之类的特征。 例如，即使在小型数据集上，将 BERT 嵌入输入到简单的逻辑回归模型中也可以产生强大的结果，而只需进行最少的调整。 这种方法还支持迁移学习：在大型通用语料库（例如，Wikipedia）上训练的嵌入可以针对特定领域的任务进行微调，例如分析产品评论。 通过利用这些预训练的表示，开发者可以节省计算资源并避免从头开始，从而使情感分析更易于访问和高效。